親愛的同事們，
我使用過時的SE郵件列表來問這個問題：
客戶想要比較兩種檢測方法。他們有不同的方法樣品，每個樣品都要測量三次。感興趣的問題是：
“一種方法的三種重複的方差是否大於另一種方法的？”
因此，目標是測試方差的兩個分佈。我沒有在JMP中找到任何可以進行此類測試的平台，因此我使用了Tabulate和F分佈函數來匯總數據併計算F測試。隨附的日記中包含數據，腳本和我所做工作的解釋。
我會錯過JMP中的某些內容嗎？
我的想法正確嗎？
我做了正確的步驟和計算嗎？
我把它和日記一起寄了。
我得到了很多答案，特此進行彙編和評論。謝謝大家的貢獻。
變異圖/ EMS和混合模型平台
這兩個平台都提供了計算我感興趣的（平均）方差的選項，但是沒有選擇在組之間運行F檢驗。對於所有平台，您都使用原始的測定數據集。在“可變性/屬性量表”中，將“方法”設置為X，將分組，“ ID”設置為零件，將樣品ID設置為“嵌套”。選項“方差測試的異構性”執行所需的計算。平方標準偏差提供了我使用Summary函數計算出的F統計量。同樣，具有“嵌套”模型的EMS平台著眼於ID和方法的全局影響，並比較測量值的變化而不是變化的變化。混合模型以“方法”為固定效應，以“重複”為代表，“不等方差”為結構，以“ ID”為隨機效應，以“無截距”在“重複效應協方差參數估計”輪廓中給出相同的結果。同樣，（均值）方差不能相互檢驗。
按X擬合Y
該平台將每種方法的所有測量結果放入一個存儲桶中。因此，均方差檢驗基於一種方法中所有測量值與它們各自的均值的平方偏差，而我對與各個檢驗的均值（每個ID）的平方偏差感興趣。我可以將ID作為分組變量運行，但隨後我將無法獲得有關這兩種方法之間差異的任何信息。
方法比較插件
https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Method-Comparison/ta-p/21520
此插件將以前已經討論過的某些方面與需要數據的結構與可用結構不同的其他方面組合在一起。
結論
從方法論的角度來看，客戶想要分析數據的方式沒有錯。我進行計算的方式也是正確的。這樣的分析仍然存在一些弱點，但這是另一個討論。
伯恩德
我想根據您對客戶要求的陳述提供不同的觀點：“一種方法的三個重複的方差是否大於另一種方法的重複？”和“目標是測試方差的兩個分佈” 。”如果是這樣，那麼您可以在匯總的摘要表的“差異”列上以“ X擬合Y”執行“ Fit Y by X的Kolmogorov-Smirnov測試”。 KS是連續變量的兩個經驗分佈是否相等的非參數檢驗。在這種情況下連續 variable是方差，您想通過Method比較兩個方差樣本。
